Variability in ADHD Care in Community-Based Pediatrics
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Although many efforts have been made to improve the quality of care delivered to children with attention-deficit/hyperactivity disorder (ADHD) in community-based pediatric settings, little is known about typical ADHD care in these settings other than rates garnered through pediatrician self-report. METHODS: Rates of evidence-based ADHD care and sources of variability (practice-level, pediatrician-level, patient-level) were determined by chart reviews of a random sample of 1594 patient charts across 188 pediatricians at 50 different practices. In addition, the associations of Medicaid-status and practice setting (ie, urban, suburban, and rural) with the quality of ADHD care were examined. RESULTS: Parent- and teacher-rating scales were used during ADHD assessment with approximately half of patients. The use of Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders criteria was documented in 70.4% of patients. The vast majority (93.4%) of patients with ADHD were receiving medication and only 13.0% were receiving psychosocial treatment. Parent- and teacher-ratings were rarely collected to monitor treatment response or side effects. Further, fewer than half (47.4%) of children prescribed medication had contact with their pediatrician within the first month of prescribing. Most variability in pediatrician-delivered ADHD care was accounted for at the patient level; however, pediatricians and practices also accounted for significant variability on specific ADHD care behaviors. CONCLUSIONS: There is great need to improve the quality of ADHD care received by children in community-based pediatric settings. Improvements will likely require systematic interventions at the practice and policy levels to promote change.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle